Metody iteracyjne

by Jerry Sky

2020-10-27



1. DEF

Będziemy rozpatrywać metody iteracyjne postaci: xn+1:=Φ(xn)(n0) x_{n+1} := \Phi(x_n) \quad (n\ge0) gdzie Φ\Phi jest funkcją RR\mathbb{R} \to \mathbb{R}, a x0x_0 jest początkowym rozwiązaniem.


2. Przykład

W metodzie Newtona, dla zadania f(x)=0f(x) = 0, Φ\Phi ma następującą postać: Φ(x)=xf(x)f(x) \Phi(x) = x - \frac{f(x)}{f'(x)}


3. Punkty stały

Oczywiście xn+1:=Φ(xn)x_{n+1} := \Phi(x_n) może generować ciągi rozbieżne. Załóżmy, że limnxn\lim_{n\to\infty} x_n istnieje i jest skończona, mianowicie limnxn=α \lim_{n\to\infty} x_n = \alpha

Jeśli Φ\Phi jest ciągła, to: Φ(α)=Φ(limnxn)=limnΦ(xn)=limnxn+1=α \Phi(\alpha) = \Phi\left(\lim_{n\to\infty} x_n\right) = \lim_{n\to\infty} \Phi(x_n) = \lim_{n\to\infty} x_{n+1} = \alpha

Zatem Φ(α)=α \Phi(\alpha) = \alpha

Punkt α\bold\alpha nazywamy punktem stałym funkcji Φ\Phi.


4. Zbieżność, rozbieżność — przypadek ekstremalny

Niech f(x)=x3f(x) = \sqrt[3]{x}. Zastosujemy metodę Newtona dla f(x)=0f(x) = 0, f(0)=0f(0) = 0.
Zatem Φ(x)=xx313x23=2x \Phi(x) = x - \frac{\sqrt[3]{x}}{\frac{1}{3} x^{-\frac{2}{3}}} = -2x

Punktem stałym (jedynym) metody Φ\Phi jest α=0\alpha = 0. Metoda Φ\Phi jest zbieżna do α\alpha dla x0=0x_0 = 0. Dla x00x_0 \neq 0 jest rozbieżna:


5. DEF: Odwzorowanie zwężające

Kiedy Φ\Phi jest zbieżna?

Niech Φ:DD\Phi: D \to D odwzorowuje pewien zbiór domknięty DRD \subset \mathbb{R} w siebie. Funkcja Φ\Phi jest odwzorowaniem zwężającym, jeśli istnieje liczba λ[0;1)\lambda \in [0; 1) taka, że Φ(x)Φ(y)λxy| \Phi(x) - \Phi(y)| \le \lambda|x-y| dla dowolnych x,yDx,y\in D.


5.1. Twierdzenie o kontrakcji

Niech DRD \subset \mathbb{R} będzie podzbiorem domkniętym. Jeśli Φ:DD\Phi: D \to D jest odwzorowaniem zwężającym zbioru DD w siebie, to Φ\Phi ma jedyny punkt stały α\alpha. Ponadto α\alpha jest granicą każdego ciągu otrzymanego za pomocą xn+1:=Φ(xn)x_{n+1} := \Phi(x_n) z punktu początkowego x0Dx_0 \in D.


5.2. Przykład

Rozważmy xn+1:=312xnx_{n+1} := 3 - \frac{1}{2}|x_n|, Φ(x)=312x\Phi(x) = 3 - \frac{1}{2}|x|.

Φ(x)Φ(y)=312x3+12y=12xy12xy \left|\Phi(x) - \Phi(y)\right| = \left\lvert 3 - \frac{1}{2}|x| - 3 + \frac{1}{2}|y| \right\rvert = \frac{1}{2}\left\lvert |x| - |y| \right\rvert \le \frac{1}{2} \left\lvert x-y \right\rvert

Stąd λ=12\lambda = \frac{1}{2}, DD jest dowolnie szeroki oraz Φ\Phi jest odwzorowaniem zwężającym. Φ(α)=α    α2\Phi(\alpha) = \alpha \implies \alpha 2 (punkty stały).


6. Zbieżność

6.1. Twierdzenie#1

Przypuśćmy, że równanie x=Φ(x)x = \Phi(x) ma pierwiastek α\alpha, tj. α=Φ(α)\alpha = \Phi(\alpha), α\alpha jest punktem stałym. Niech w przedziale I={x:xαΓ}I = \{x: |x - \alpha| \le \Gamma\} istnieje pochodna Φ(x)\Phi'(x) taka, że Φ(x)ρ<1|\Phi'(x)| \le \rho < 1.
Wówczas dla każdego x0Ix_0 \in I:

  1. xnI,n1x_n \in I, \enspace n \ge 1
  2. limnxn=αn\lim_{n\to\infty} x_n = \alpha_n
  3. α\alpha jest jedynym punktem stałym odwzorowania Φ\Phi w II.

6.1.1. D-d

Z twierdzenia o wartości średniej i o kontrakcji Φ(x)Φ(y)=Φ(ξx)xyρxy \left\lvert \Phi(x) - \Phi(y) \right\rvert = \left\lvert \Phi'(\xi_x) \right\rvert \left\lvert x-y \right\rvert \le \rho |x-y| dla dowolnych x,yIx,y \in I, gdzie ρ=λ<1\rho = \lambda < 1.


6.2. Przykład

Rozważmy równanie 2x=2x2x = 2^x (pierwiastki r1=1,r2=2r_1 = 1, \enspace r_2 = 2). Zastosujemy do wyznaczania pierwiastków xn+1:=2xn1x_{n+1} := 2^{x_n -1} (x=2x2=2x1x = \frac{2^x}{2} = 2^{x-1}).
Φ(α)=α    a1=1,α2=2\Phi(\alpha) = \alpha \implies a_1 = 1,\enspace \alpha_2 = 2 (punkty stałe).

α={1x0(;1]1x0(1;2)2x0=2+x0(2;+) \alpha = \begin{cases} 1 & x_0 \in (-\infty; 1]\\ 1 & x_0 \in (1;2)\\ 2 & x_0 = 2\\ +\infty & x_0 \in (2; +\infty) \end{cases}


6.3. Przykład

Rozważmy metodę Newtona dla f(x)=0f(x) = 0, gdzie f(x)=xp,p>1(r=0 jest pierwiastkiem wielokrotnym)f(x) = x^p, \enspace p>1 \enspace (r=0 \text{ jest pierwiastkiem wielokrotnym}).
Zatem Φ(x)=xf(x)f(x)=xxppxp1=p1px \Phi(x) = x - \frac{f(x)}{f'(x)} = x - \frac{x^p}{px^{p-1}} = \frac{p-1}{p} x

Oczywiście Φ(x)=p1pρ<1\left\lvert \Phi'(x) \right\rvert = \frac{p-1}{p} \le \rho < 1 dla dowolnego xRx \in \mathbb{R}. Stąd α=0\alpha = 0 jest jedynym stałym Φ\Phi. Ponadto limnxn=α\lim_{n \to \infty} x_n = \alpha, punkt początkowy x0x_0 jest dowolny.

Jaki jest wykładnik zbieżności metody xn+1=p1pxnx_{n+1} = \frac{p-1}{p} x_n? xn+1α=p1pxn=p1pxnα=Cxnαγ \left\lvert x_{n+1} - \alpha \right\rvert = \frac{p-1}{p} |x_n| = \frac{p-1}{p} \left\lvert x_n - \alpha \right\rvert = C|x_n - \alpha|^\gamma gdzie C=p1p(0;1)C = \frac{p-1}{p} \in (0;1) i wykładnik zbieżności γ=1\gamma = 1. Stąd metoda jest zbieżna liniowo.

Należy zauważyć, że metoda Newtona jest zbieżna kwadratowo (γ=2\gamma = 2) jeśli f(r)0f'(r) \neq 0.


6.4. Przykład

Rozważmy równanie x+lnx=0x + \ln x = 0. Zastosujemy tutaj metodę xn+1:=exnx_{n+1} := e^{-x_n}, Φ(x)=ex\Phi(x) = e^{-x}, do wyznaczania jego pierwiastków rr.

Sprawdźmy, czy rzeczywiście można zastosować tę metodę, tj. czy jednym z punktów stałych jest rr. Φ(α),eα=α,α=lnα,α+lnα=0 \Phi(\alpha), e^{-\alpha} = \alpha, \quad -\alpha = \ln \alpha, \enspace \alpha + \ln \alpha = 0

Zatem punkty stale Φ\Phi pokrywają się z pierwiastkami równania. Sprawdźmy warunek dostateczny zbieżności: Φ(x)=ex<1 \left\lvert \Phi'(x) \right\rvert = \left\lvert -e^{-x} \right\rvert < 1 dla x>0x > 0.

Zatem dla każdego x0>0x_0 > 0 metoda zbiega do jedynego punktu stałego α\alpha (pierwiastka rr).


6.5. Twierdzenie#2

Niech pp-ta pochodna Φ(p)(x)\Phi^{(p)} (x) funkcji iteracyjnej Φ(x)\Phi(x) będzie ciągłą w pewnym otoczeniu α\alpha. Metoda xn+1:=Φ(xn)x_{n+1} := \Phi(x_n) jest zbieżna do α\alpha i jest rzędu pp wtedy i tylko wtedy, gdy Φ(α)=α,Φ(j)(α)=0j=1,,(p1),Φ(p)(α)0 \Phi(\alpha) = \alpha, \quad \Phi^{(j)}(\alpha) = 0 \enspace j = 1,\dots,(p-1), \quad \Phi^{(p)}(\alpha) \neq 0

Ponadto stała zbieżności C=Φ(p)(α)p!C = \frac{\Phi^{(p)}(\alpha)}{p!} (dla p=1,Φ(p)(α)0p=1, \enspace \Phi^{(p)} (\alpha) \neq 0, CC musi być takie, że C[0;1)C \in [0;1)).


6.5.1. D-d (szkic)

Rozwińmy funkcję Φ(xn+1:=Φ(xn))\Phi(x_{n+1} := \Phi(x_n)) w szereg Taylora wokół punktu α\alpha: Φ(x)=Φ(α)+Φ(1)(α)(xα)+++Φ(p1)(α)(p1)!(xα)p1+Φ(p)(ξ)p!(xα)p, \Phi(x) = \Phi(\alpha) + \Phi^{(1)}(\alpha)(x - \alpha) + \dots +\\ + \frac{\Phi^{(p-1)}(\alpha)}{(p-1)!} (x - \alpha)^{p-1} + \frac{\Phi^{(p)}(\xi)}{p!}(x - \alpha)^p, gdzie ξ\xi leży między xx i α\alpha. Połóżmy x=xnx = x_n. Zatem Φ(xn)=Φ(α)+Φ(1)(α)(xna)+++Φ(p1)(α)(p1)!(xnα)p1+Φ(p)(ξ)p!(xnα)p. \Phi(x_n) = \Phi(\alpha) + \Phi^{(1)}(\alpha)(x_n - a) + \dotsb +\\ + \frac{\Phi^{(p-1)}(\alpha)}{(p-1)!} (x_n - \alpha)^{p-1} + \frac{\Phi^{(p)}(\xi)}{p!}(x_n - \alpha)^p.

  1. \Leftarrow”:

    Z założenia (xn+1:=Φ(xn),Φ(α),Φ(j)(α)=0,Φ(p)(α)0)(x_{n+1} := \Phi(x_n), \Phi(\alpha), \Phi^{(j)}(\alpha) = 0, \Phi^{(p)}(\alpha) \neq 0) dostajemy: en+1=xn+1α=Φ(p)(ξ)p!(xα)p=Φ(p)(ξ)p!enpΦ(p)(α)p!enp=Cenp. e_{n+1} = x_{n+1} - \alpha = \frac{\Phi^{(p)}(\xi)}{p!} (x - \alpha)^p = \frac{\Phi^{(p)}(\xi)}{p!} e_n^p \approx \frac{\Phi^{(p)}(\alpha)}{p!} e_n^p = C\cdot e_n^p.

    Zbieżność Φ\Phi jak w metodzie Newtona.

  2. \Rightarrow” ze zbieżności i definicji wykładnika zbieżności.

\blacksquare